package com.chy.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.chy.common.utils.PageUtils;
import com.chy.common.utils.Query;
import com.chy.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.chy.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.chy.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.chy.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.chy.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 1.查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        // 2.组装成父子的树形结构
        // 2.1) 找到所有的一级分类
        return entities.stream().filter(categoryEntity ->
            categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).peek((menu) ->
            menu.setChildren(getChildren(menu,entities))
        ).sorted(
            Comparator.comparingInt(menu ->
                menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()
            )
        ).collect(Collectors.toList());
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        // TODO 1. 检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用
        // 逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    // [2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);
        return parentPath.toArray(new Long[0]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict 失效模式
     * 1. 同时进行多种缓存操作  @Caching
     * 2. 指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3. 存储同一类型的数据，都可以指定成同一个分区。 分区名默认就是缓存的前缀
     */

    /*@Caching(evict = {
            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
    })*/
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true) // 失效模式
    // @CachePut // 双写模式
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(),category.getName());
        // redis.del("catalogJSON");等待下次主动查询进行更新
    }

    /**
     * 1. 每一个需要缓存的数据都来指定要放到哪个名字的缓存【缓存的分区(按照业务类型分)】
     * 2. @Cacheable({"category"})
     *     代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     *     如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3. 默认行为
     *      1) 如果缓存中有，方法不用调用。
     *      2) key默认自动生成，缓存的名字:SimpleKey [](自主生成的key值)
     *      3) 缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存在redis
     *      4) 默认ttl时间 -1
     *
     *    自定义：
     *      1) 指定生成的缓存使用的key:  key属性指定，接受一个SpEL
     *      2) 指定缓存的数据的存活时间:  配置文件中修改ttl
     *          spring.cache.redis.time-to-live
     *      3) 将数据保存为json格式
     *          自定义RedisCacheConfiguration即可
     * 4. Spring-Cache的不足
     *      1) 读模式
     *          缓存穿透，查询一个null数据。解决：缓存空数据 spring.cache.redis.cache-null-values: true
     *          缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁  默认是无加锁 @Cacheable(sync = true) (加锁，解决击穿)
     *          缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间。 spring.cache.redis.time-to-live: 3600000
     *      2) 写模式 （缓存与数据库一致）
     *          1）读写加锁
     *          2）引入Canal，感知到Mysql的更新去更新数据库
     *          3）读多写多，直接去数据库查询就行
     *      总结：
     *          常规数据(读多写少，即时性，一致性要求不高的数据)：完全可以使用Spring-Cache；写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *          特殊数据：特殊设计
     *
     *  原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager) -> Cache(RedisCache) -> Cache负责缓存的读写
     */
    @Cacheable(value = "category",key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys...");
        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
    }

    @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库.....");
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
        // 2. 封装数据
        return level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(
                k -> k.getCatId().toString(),
                v -> {
                    // 1. 每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
                    // 2. 封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (categoryEntities != null) {
                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                            // 1. 找当前2级分类的三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                            if (level3Catelog != null) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    // 2. 封装成指定格式
                                    return new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                            }
                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    return catelog2Vos;
                }));
    }

    // todo 产生堆外内存溢出：OutOfDirectMemoryError
    /**
     * 1. springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信
     * 2. lettuce的bug导致netty堆外内存溢出 -Xmx300m；netty如果没有指定堆外内存，默认使用-Xmx300m
     *    可以通过 -Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
     * 解决方案：不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存
     * 1) 升级lettuce客户端。     2) 切换使用jedis
     * redisTemplate:
     * lettuce、jedis操作redis的底层客户端。Spring再次封装redisTemplate
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2(){
        // 给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，还要逆转为能用的对象类型：【序列化与反序列化】

        /*
         * 1. 空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2. 设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3. 加锁：解决缓存击穿
         */

        // 1. 加入缓存逻辑,缓存中存的数据是json字符串
        // JSON跨语言，跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 2. 缓存中没有,查询数据库
            System.out.println("缓存不命中....将要查询数据库....");
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();
        }
        System.out.println("缓存命中....直接返回....");
        // 转为我们指定的对象
        return JSON.parseObject(catalogJSON,new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
    }

    /**
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一致
     * 缓存数据一致性
     * 1) 双写模式
     * 2) 失效模式
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {
        // 1. 锁的名字。锁的粒度，越细越快。
        // 锁的粒度:具体缓存的是某个数据，11号商品：product-11-lock product-12-lock    product-lock
        RLock lock = redisson.getLock("catalogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        // 1. 占分布式锁，去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock",uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功...");
            // 加锁成功....执行业务
            // 2. 设置过期时间,必须和加锁是同步的，原子的
            // redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                // 获取值对比，对比成功删除--原子操作 lua脚本解锁
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                // 删除锁
                redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Collections.singletonList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            // 加锁失败...重试 synchronized ()
            // 休眠重试
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock(); // 自旋的方式
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 缓存不为null直接返回
            return JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {});
        }
        System.out.println("查询了数据库.....");
        // 1. 将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        // 1. 查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
        // 2. 封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(
                k -> k.getCatId().toString(),
                v -> {
                    // 1. 每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
                    // 2. 封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (categoryEntities != null) {
                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                            // 1. 找当前2级分类的三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                            if (level3Catelog != null) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    // 2. 封装成指定格式
                                    return new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                            }
                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    return catelog2Vos;
                }));

        // 3. 查到的数据再放入缓存，将对象转为json放在缓存中
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parent_cid;
    }

    /**
     * 从数据库查询并封装分类数据
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        // 只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
        // 1. synchronized(this): SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的。
        // todo 本地锁：synchronized JUC（lock），在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this){
            // 得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }
    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
        return selectList.stream()
                .filter(item -> item.getParentCid().equals(parent_cid))
                .collect(Collectors.toList());
    }

    // 225
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId,List<Long> paths) {
        // 1.收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(),paths);
        }
        return paths;
    }

    // 递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildren(CategoryEntity root,List<CategoryEntity> all) {
        return all.stream().filter(categoryEntity ->
            categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId())
        ).peek(categoryEntity ->
            // 1. 找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildren(categoryEntity,all))
        ).sorted(
            Comparator.comparingInt(menu ->
                menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()
            )
        ).collect(Collectors.toList());
    }
}